《COMPUTING IN SCIENCE & ENGINEERING》期刊投稿通关攻略：如何在跨学科研究中脱颖而出？

这本IEEE双月刊为何值得科研人员重点关注？

在计算科学与工程领域深耕的研究者，应该都对《COMPUTING IN SCIENCE & ENGINEERING》（简称CiSE）这本期刊不陌生。作为IEEE计算机学会与美国物理学会的联合出版物，该刊最新影响因子已突破3.8，特别是在多物理场仿真、科学计算可视化、AI驱动的工程优化等交叉学科领域保持着权威地位。近期期刊调整投稿政策，特别增设了”量子-经典混合计算”和”科学机器学习”两个专栏，这为从事交叉学科研究的学者提供了新的窗口。

今年7月，编辑团队在官网公布的统计数据显示，中国作者的论文接收率同比提升12%，但格式规范性仍是主要退稿原因。值得注意的是，期刊特别鼓励包含可复现代码库和开源数据集的研究，这与当前科研界推崇的开放科学理念高度契合。想要在这个学术舞台上展示成果，研究者需要深入理解其”计算赋能科学发现”的办刊宗旨。

2023年三大热门研究方向解析

最新收录的论文揭示出三个爆发式增长领域：是异构计算体系下的科学工作流优化，这要求研究者不仅要展示算法创新，更需要详实的性能基准测试数据。麻省理工学院团队9月发表的高被引论文就因其在GPU集群上的百万核扩展测试而备受关注。

是基于物理信息的神经网络（PINN），期刊编委会明确指出，这类稿件需要同时体现机器学习方法的突破和对偏微分方程求解的实质性改进。我们注意到，近期被接收的文章普遍包含与传统数值方法的对比验证，这应成为投稿者的标准配置。

第三大热点是量子计算与经典HPC的融合应用。10月特刊中，加州理工学院团队提出的量子辅助网格生成算法之所以被快速接收，关键在于其开发了可供下载的跨平台验证工具包。这种可移植性强的工具开发正逐渐成为期刊的隐性评审标准。

避免踩坑：从预审到终审的全流程指南

根据期刊副主编Dr. Chen最新在学术会议上披露的信息，技术审查阶段的淘汰率高达65%。常见退稿原因包括：仿真数据缺乏不确定性分析、性能加速比缺少baseline对照、可视化图表专业度不足等。特别提醒作者注意，所有算法描述必须包含伪代码，这是该刊区别于其他同类期刊的鲜明特点。

格式规范方面，编辑团队特别反感两种现象：过度使用商业软件截图和参考文献格式混杂。有投稿人曾因在30篇参考文献中出现5种不同格式而直接被拒。建议使用IEEE Citation Reference工具进行预处理，确保从图注到致谢的完全合规。

提升录用概率的5个实战技巧

技巧1：精准选择编辑领域。期刊官网的”Editorial Board”页面详细列出了每位AE的专业标签，比如张教授专精计算流体力学，李博士主攻科学可视化。根据论文交叉程度选择对应编辑，可使初审通过率提升40%。

技巧2：创新声明写作模板。编委会推崇的IMRAD改良结构要求：在Introduction部分必须明确计算方法的创新维度，Methodology需包含可重复性声明，Discussion应设置”计算局限性与扩展方向”专门小节。这种结构化写作能显著提升评审效率。

技巧3：开发交互式补充材料。顶尖论文往往附带Jupyter Notebook演示或Docker镜像，这是应对”理论创新性不足”质疑的最佳防御策略。西北大学团队8月发表的元建模框架研究就因提供了在线沙盒环境而获得快速通道评审资格。